Juan Gonzalez Villa @seostratega en SEOnderground: Updates de google, aprendizaje automático y el dilema de la comunicación

seostratega en SEOnderground

Liveblogging durante el #SEOnderground. Perdón por los errores que haya cometido.

Nos encontramos con un desafío: cómo actuar en un entorno tan cambiante, donde cada vez hay más updates (y de diferentes tipos). Por eso es imprescindible entender cada cosa y en qué impacta.

5000 elementos se han cambiando en el algoritmo de Google

Google

Cambios que impactan (a pesar de que no sean CORE):

  • Cambios que afectan a rankings: CORE Updates, link spam, page experience, helpful content
  • Cambios que afectan a la apariencia de resultados: reseñas de producto, .

Google cambia de criterios, cambia de cómo interpretan una keyword, puede pasar que no haya nada mal en el ranking, simplemente un core update cambia la manera en la que se interpreta. Su alcance no se limita a un tipo de sitio en concreto y puede afectar

¿En qué nos fijamos los SEO?

  • Caída de tráficos: pero tenemos momentos de mucha volatilidad en tráfico por estacionalidad. Mejor mirar visibilidad.
  • Tipos de sitios: Nos fijamos en «webs de nichos» o afiliados y sería bueno quitar el foco de estos.
  • Rollbacks: ¿Qué pasa cuando google cambia de idea en una actualización o google decide «ajustar» el algoritmo?
  • «Google no premia el buen contenido» como frase comodín 😀

¿Dónde nos fijamos?

  • En los cambios de módulos de las SERP.
  • Discover e imágenes pueden ser afectados por updates.
  • Cambia mucho el panorama de muchas SERP: El tipo de contenido cambia y la muestra de contenidos.

Conclusiones sobre los Core Updates:

  1. Suelen tener menos que ver con nuestro sitio de lo que pensamos.
  2. No corras a hacer cambios.
  3. Revertir tendencias negativas pueden tardar 2 o 3 core updates.
  4. Un update puede deshacer algo que el update anterior había hecho.

Consejos:

  • Se valorará el objetivo final

(se cayó el streaming) 🙁 Seguimos…

Ejemplos de webs impactadas

Juan muestra una serie de ejemplos, que podeis ver en su artículo.

¿Qué esperamos a partir de ahora?

  • El algoritmo que separa el grano de la paja irá evolucionando con lo que esperamos que haya más impacto en sucesivas iteraciones.
  • Una vez que te hayan marcado, aunque no caigas en ese momento, la actualización puede impactarte en un futuro.

Aprendizaje automático ML

En los últimos updates podemos tener

  • ¿Qué es el aprendizaje automático?: Rama de la IA que usa datos y algoritmos para imitar el apredizaje humano. Sin datos no hay IA.
  • Machine learning no es lo mismo que las redes neuronales (es un tipo) y el deep learning (un tipo de red neuronal). Y hay muchas más áreas: regresiones lineales, Clustering,…

Google y el aprendizaje automático: Google maneja una cantidad ingente de datos (en el 2015 RankBrain o Bert y LaMDA como modelos de aprendizaje automático) Y ¿Cómo se está usando en los updates?

Usos de Algoritmos de ML para rankings en los updates

(y se volvió a caer el streaming 🙁 )

¿Y qu´é peligros tiene la IA? Es dificil acertar a la primera y todo en piloto automático lo más seguro es que «pete», no se podría depurar a mano en caso de errores (ejemplo: Ante la búsqueda «¿El holocausto existió?» el sistema devolvía un «No»)

Si quieres estar atentos de los cambios, en twitter se comparte mucho más y se comparten siempre en Search Liason (sobre todo a partir del año 2018, con la llegada de Danny Sullivan?

Equipo de Google
Equipo de Google

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